Chương 4. Phân tích kết quả nghiên cứu
4.4. Phân tích kết quả hồi quy
Với mục tiêu chính của đề tài nghiên cứu là tìm hiểu sự tác động của hàng tồn kho đến hiệu quả hoạt động của công ty, đề tài đã cụ thể mục tiêu thành các câu hỏi nghiên cứu và để có câu trả lời các giả thuyết kinh tế lượng được hình thành và đã được kiểm định trên các mô hình kinh tế lượng. Các mô hình này được xây dựng dựa trên các cơ sở lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu trước. Sử dụng phương pháp ước lượng FE cho mô hình (3.1), RE cho mô hình (3.2) và (3.3) và kết quả hồi quy các mô hình được trình bày ở bảng 4.4, 4.9 và 4.10.
Từ kết quả hồi quy mô hình (3.1) theo phương pháp ước lượng tác động cố định ở bảng 4.3, với R2 = 0.6999 ta thấy mô hình hồi quy phù hợp ở mức độ khá tốt, nó giải thích được sự thay đổi của hiệu suất lợi nhuận gộp ở mức gần 70% và với giá trị p tương ứng của F rất nhỏ (p=0.0000<0.05) ta có thể nói với mức tin cậy cao rằng các thành phần của hàng tồn kho thật sự có tác động tới lợi nhuận gộp. Cụ thể của sự tác động này được thể hiện qua các hệ số hồi quy β1, β2, β3:
- β1 = - 0.18746 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ( p = 0.0322), điều này phù hợp với lý thuyết về mối quan hệ giữa hàng tồn kho và hiệu quả họat động, khi tồn kho nguyên vật liệu tăng thì lợi nhuận gộp giảm.
- β2 = 0.13778 tuy không có ý nghĩa thống kê vì p = 0.2685 > 0.1 nhưng vẫn cho thấy sản phẩm dở dang vẫn có tác động đến lợi nhuận gộp và kết quả của các nghiên cứu trước đều cho thấy sản phẩm dở dang có tác động đến hiệu quả hoạt động biến này vẫn cần thiết trong mô hình mà không cần phải dùng kiểm định Wald.
- β3 = - 0.9184 với p = 0.03 có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, hệ số cho thấy thành phẩm, hàng hóa tồn kho có tác động tiêu cực đến lợi nhuận gộp của công ty, khi thành phần này của hàng tồn kho tăng có nghĩa công ty không bán được hàng vì
thế không thể tạo ra doanh thu, đây có thể coi là chỉ tiêu cần phải có để có thể đề cập đến chỉ tiêu lợi nhuận gộp.
Từ phân tích trên có thể kết luận rằng các thành phần của hàng tồn kho có tác động đến lợi nhuận gộp của doanh nghiệp và sự tác động này có thể là khác nhau giữa các doanh nghiệp trong ngành sản xuất và thương mại do mỗi ngành có những đặc điểm khác nhau về quy trình sản xuất kinh doanh. Để kiểm chứng cho nhận định trên, biến IND đại diện cho ngành kinh tế vào mô hình (3.2) để nghiên cứu. Đề tài sử dụng phương pháp ước lượng RE để hồi quy mô hình (3.2).
Bảng 4.9. Kết quả hồi qui mô hình (3.2) theo ước lượng RE
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob
C 4.6534 1.8632 2.4976 0.0129
INVS -0.0853 0.0879 -0.9699 0.3327
IND 11.9888 2.4866 4.8213 0.0000
INVS*IND -0.2729 0.0998 -2.7337 0.0066
SIZES 0.0338 0.0093 3.6272 0.0003
SES 1.1303 0.1487 7.6000 0.0000
R2 = 0.2421
F-Statistic = 23.1242 Prob(F- Statistic) = 0.0000 Durbin-waston stat = 1.0929
Kết quả hồi quy thể hiện trên bảng 4.9 cho thấy hàng tồn kho tổng có tác động đến lợi nhuận gộp của công ty, điều này phù hợp với cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước. Bên cạnh đó, λ2 và λ3 đều khác 0 và có ý nghĩa thống kê với p <
0.05 có nghĩa cho thấy sự tác động của hàng tồn kho đến hiệu quả hoạt động của công ty có sự khác nhau giữa ngành sản xuất và ngành thương mại.Từ kết quả này ta có thể có mô hình hồi quy của công ty thương mại (mô hình 4.1) và công ty sản xuất (mô hình 4.2)
GPSi,t = 4.6534 – 0.0853INVSi,t (4.1) GPSi,t = (4.6534 + 11.9888) –( 0.0853+0.2792)INVSi,t (4.2)
Với λ1 = -0.0853 có nghĩa là khi tăng hiệu suất hàng tồn kho 1% thì hiệu suất lợi nhuận gộp của công ty thương mại giảm 0.0853%.
Với λ2 = 11.9888 cho thấy khi tăng hiệu suất hàng tồn kho 1% thì hiệu suất lợi nhuận gộp của công ty sản xuất giảm 0.0853 + 0.2729 = 0.3582
Và sự khác nhau này thể hiện rõ ở mức chênh lệch về sự thay đổi của hiệu suất lợi nhuận gộp do tác động của hiệu suất hàng tồn kho. Cụ thể với cùng một INVS, hiệu suất lợi nhuận gộp của công ty sản xuất thấp hơn cho hiệu suất lợi nhuận gộp của công ty thương mại một khoản (11.988-0.2729INVSi,t)
Từ các kết quả hồi quy trên có thể nói hàng tồn kho có tác động đến lợi nhuận gộp và có thể do các đặc điểm khác nhau của ngành sản xuất và ngành thương mại mà sự tác động này là khác nhau giữa 2 ngành. Vậy thì trong nền kinh tế với những điều kiện khác nhau thì sự tác đông này sẽ là như thế nào? Để có lời giải cho vấn đề này, đề tài sẽ tiến hành hồi quy mô hình (3.3).
Với α1 = -0.2872 (p=0.0000) thể hiện trên bảng 4.10, một lần nữa có thể khẳng định hàng tồn kho có tác động đến hiệu quả hoạt động của công ty dù đặt sự tác động này trong bất kỳ điều kiện nghiên cứu nào của đề tài và đó là tác động tiêu cực. Tuy α2 = -2.0509 không có ý nghĩa thống kê nhưng α3= 0.2095 có nghĩa thống kê nên có thể nói sự tác dộng của hiệu suất hàng tồn kho đến hiệu suất lợi nhuận gộp là khác nhau giữa 2 thời kỳ: khủng hoảng và không khủng hoảng của nền kinh tế. Mô hình hồi quy của GPS ứng với các tình hình kinh tế: nền kinh tế không khủng hoảng (4.3) và khi nền kinh tế khủng hoảng (4.4)
GPSi,t = 11.0081 - 0.2872INVSi,t (4.3) GPSi,t = (11.0081 - 2.0509) + (- 0.2872+0.2095)INVS i,t (4.4)
Từ (4.4) ta thấy khi nền kinh tế bị khủng hoảng, nếu tăng 1% INVS thì GPS giảm 0.0777% và nó là giảm ít hơn so với nền kinh tế không khủng hoảng ( mức thay đổi của GPS khi INVS tăng 1% là - 0.2872). Sự khác nhau này thể hiện rõ ở mức chênh lệch về sự thay đổi của hiệu suất lợi nhuận gộp do ảnh hưởng của hiệu suất hàng tồn kho. Cụ thể với cùng một INVS, hiệu suất lợi nhuận gộp của công ty
trong thời kỳ khủng hoảng thấp hơn hiệu suất lợi nhuận gộp của công ty trong thời kỳ không khủng hoảng (-2.0509 + 0.2095INVSi,t). Với những nhận định trên ta có thể nói khi nền kinh tế bị khủng hoảng nếu tăng dự trữ hàng tồn kho thì hiệu suất lợi nhuận gộp sẽ giảm ít hơn khi nền kinh tế không bị khủng hoảng.
Bảng 4.10. Kết quả hồi quy mô hình (3.3) theo ước lượng RE
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob
C 11.0081 1.3955 7.8883 0.0000
INVS -0.2872 0.0557 -5.1584 0.0000
S -2.0509 1.7260 -1.1882 0.2355
INVS*S 0.2095 0.0767 2.7314 0.0066
SIZES 0.0405 0.0091 4.4608 0.0000
SES 1.2899 0.1410 9.1459 0.0000
R2 = 0.2203
F-Statistic = 23.1242 Prob(F- Statistic) = 0.0000 Durbin-watson stat = 1.1111